字节跳动发布抖音端到端生成式广告检索GEAR

2026年10月1日，据 AGI Hunt 报道，字节跳动发表论文，介绍部署于抖音的 GEAR 端到端生成式广告检索框架。报道称，该框架将 tokenizer、generator 与 reranker 三者进行联合训练，以端到端方式替代传统分阶段检索流程。针对表示坍缩与 item 碰撞两大瓶颈，GEAR 提出基于正交基重参数化码本的 BasisVQ，并进一步扩展为前缀感知的 BasisRQ，在增强码本表达力的同时保持时间复杂度不变；生成过程中还加入上下文条件的 reranking head，以极小的计算开销区分发生碰撞的 item。目前公开信息止于论文与框架介绍，尚未见更多部署效果数据。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。